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  • 炼数成金-Python 数据处理实战:基于真实场景的数据

    炼数成金-Python 数据处理实战:基于真实场景的数据 最后编辑:2025-08-06
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    课程介绍

    一、课程定位与目标

    • 核心目标‌:培养学员高效处理多行业真实数据的能力,掌握Python在数据分析与挖掘中的核心应用,解决实际工作中的数据处理瓶颈问题。
    • 适用场景‌:适用于征信、电商、零售等行业数据分析场景,为机器学习与深度学习的后续学习奠定数据处理基础。

    二、课程体系设计

    课程采用‌分层进阶结构‌,共10个模块:

    1. Python基础‌:语法与编程逻辑入门。
    2. 数据处理工具‌:NumPy、Pandas核心操作与数据表处理。
    3. 文件交互‌:多格式数据(CSV、Excel等)读写技巧。
    4. 数据转换与统计分析‌:聚合计算、统计指标与可视化输出(如散点图)。
    5. 数据清洗‌:缺失值处理、异常值检测与数据规整化。
    6. 特征工程‌:结合scikit-learn进行特征构建与优化。

    三、核心特色

    • 真实场景驱动‌:全程使用征信、电商、零售等真实行业数据集演练,规避理论脱离实践问题。
    • 强实操导向‌:讲师现场演示代码,学员同步操作练习,强调“做中学”模式。
    • 案例教学模式‌:通过图表化展示与分步拆解,降低学习门槛,覆盖20+基础案例。

    四、师资与资源

    • 讲师背景‌:
      • Peter‌:资深量化分析师,精通金融风控建模与大数据产品设计,熟悉银行业务与互联网金融场景。

    课程目录

    /15-065-炼数成金-.Python 数据处理实战:基于真实场景的数据/
    │├─00课程导读
    │├─第一课
    │├─02第二课
    │├─03第三课
    │├─04第四课
    │├─05第五课
    │├─06第六课
    │├─07第七课
    │├─08数据处理第八章
    │├─09第九课
    │├─10第十章

    详细目录

    00课程导读/
    │├─炼数成金数据处理
    │炼数成金数据处理/
    ││├─第一课
    ││├─课程前期导读.mp4 34MB
    ││├─课程导读.pptx 204.9KB
    ││第一课/
    │││├─.ipynb_checkpoints
    │││├─数据处理实战第一课 Python基础.pptx 4.6MB
    │││.ipynb_checkpoints/
    ││││├─Python基础之编程基础-checkpoint.ipynb 26.6KB
    ││││├─Python数据处理实战之第1课-checkpoint.ipynb 30.1KB
    02第二课/
    │├─2.1 文件读取之csv文件.mp4 71.2MB
    │├─2.2 文件读取之json格式.mp4 42.7MB
    │├─2.3 指标计算.mp4 77.1MB
    │├─2.4 Numpy数据结构和常用方法.mp4 64.1MB
    │├─2.5 Numpy常用数据处理函数.mp4 69.6MB
    │├─2.6 pandas数据结构.mp4 87.1MB
    │├─数据和代码
    │├─第二课 数据处理之常用工具.pdf 556.9KB
    │数据和代码/
    ││├─EXICR_QUREY_RECORD_INFO_JDTECH1.csv 970.2KB
    ││├─contest_ext_crd_is_creditcue.csv 2.5MB
    ││├─sample1.json 852byte
    ││├─sample2.json 1.8KB
    ││├─sample3.json 1.7MB
    ││├─数据处理之常用工具.html 338.3KB
    ││├─第二章作业.docx 29.3KB
    03第三课/
    │├─作业.docx 12.4KB
    │├─数据和代码
    │├─第三课 数据处理之文件交互.pdf 431KB
    │├─视频
    │数据和代码/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─APP.txt 287.7KB
    ││├─base.csv 30.4MB
    ││├─creditcue.csv 2.5MB
    ││├─customer_table.csv 16MB
    ││├─data.txt 1.1MB
    ││├─equipment_1.txt 260.1KB
    ││├─meal_order_detail.xlsx 896.6KB
    ││├─sales.csv 12.9MB
    ││├─sample.xlsx 1.5MB
    ││├─农户户主基本信息全.xls 10.9MB
    ││├─数据处理之文件交互.html 310.4KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─数据处理之文件交互-checkpoint.ipynb 16.3KB
    │视频/
    ││├─3.1 csv文件读写.mp4 79MB
    ││├─3.2 Excel文件读写.mp4 90.9MB
    ││├─3.3 数据库文件读取.mp4 66.3MB
    ││├─3.4 数据库文件保存.mp4 30.6MB
    ││├─3.5 txt文件保存.mp4 89.8MB
    04第四课/
    │├─4.1 数据筛选.mp4 85.4MB
    │├─4.2 数据增加和删除.mp4 58.2MB
    │├─4.3 数据修改和查找.mp4 77.8MB
    │├─4.4 数据整理.mp4 105.6MB
    │├─4.5 层次化索引.mp4 47.9MB
    │├─作业数据
    │├─数据和代码
    │├─第四章作业.docx 12.6KB
    │├─第四课 数据表操作.pdf 499.5KB
    │作业数据/
    ││├─SARS
    ││├─json数据
    ││├─人口
    ││SARS/
    │││├─2003-3-17.csv 268byte
    │││├─2003-3-18.csv 328byte
    │││├─2003-3-19.csv 383byte
    │││├─2003-3-20.csv 429byte
    │││├─2003-3-21.csv 464byte
    │││├─2003-3-22.csv 454byte
    │││├─2003-3-24.csv 447byte
    │││├─2003-3-25.csv 432byte
    │││├─2003-3-26.csv 455byte
    │││├─2003-3-27.csv 451byte
    │││├─2003-3-28.csv 451byte
    │││├─2003-3-29.csv 439byte
    │││├─2003-3-31.csv 439byte
    │││├─2003-4-1.csv 475byte
    │││├─2003-4-2.csv 490byte
    │││├─2003-4-3.csv 491byte
    │││├─2003-4-4.csv 508byte
    │││├─2003-4-5.csv 514byte
    │││├─2003-4-7.csv 497byte
    │││├─2003-4-8.csv 499byte
    │││├─2003-4-9.csv 480byte
    ││json数据/
    │││├─464153902892191744
    │││├─464179736944316416
    │││├─491417952747261952
    │││464153902892191744/
    ││││├─45eb666686434997855814f704fa131e.txt 1011byte
    ││││├─5dcf56ac5b4445aca5de0f6a0bde0f1b.txt 208.5KB
    ││││├─7f3ac057ef9c408abab4cbfe9017ef6a.txt 1.1MB
    ││││├─8c62b1ceb2054645848d8c206587ac5f.txt 208byte
    ││││├─edd185e410a4435591ed89bf4ac70a49.txt 19.3KB
    │││464179736944316416/
    ││││├─8b6a42d3f0af4b00bf1805ee1e61d5da.txt 13.4KB
    │││491417952747261952/
    ││││├─01d33ed755ff4dc2973d730c1e37b8e9.txt 19.3KB
    ││││├─cf1f27d4ba4a43dcb0486b0f8d6e1476.txt 23.9KB
    ││││├─fb64993319914252a5ec99012c287ba0.txt 208.5KB
    ││人口/
    │││├─乡村人口(万人).csv 2.6KB
    │││├─城镇人口(万人).csv 2.6KB
    │││├─年末常住人口(万人).csv 3.2KB
    │数据和代码/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─csse_covid_19_daily_reports
    ││├─loan_details.csv 30.3MB
    ││├─time_series_19-covid-Confirmed.csv 9.1KB
    ││├─time_series_19-covid-Deaths.csv 7.6KB
    ││├─time_series_19-covid-Recovered.csv 8.1KB
    ││├─数据处理之数据表操作.html 326.6KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─数据准备-checkpoint.ipynb 30.1KB
    │││├─数据处理之数据表操作-checkpoint.ipynb 18.9KB
    ││csse_covid_19_daily_reports/
    │││├─01-22-2020.csv 1.6KB
    │││├─01-23-2020.csv 1.8KB
    │││├─01-24-2020.csv 1.7KB
    │││├─01-25-2020.csv 1.7KB
    │││├─01-26-2020.csv 1.9KB
    │││├─01-27-2020.csv 2KB
    │││├─01-28-2020.csv 2.1KB
    │││├─01-29-2020.csv 2.1KB
    │││├─01-30-2020.csv 2.3KB
    │││├─01-31-2020.csv 2.5KB
    │││├─02-01-2020.csv 2.7KB
    │││├─02-02-2020.csv 3.1KB
    │││├─02-03-2020.csv 3.1KB
    │││├─02-04-2020.csv 3.2KB
    │││├─02-05-2020.csv 3.3KB
    │││├─02-06-2020.csv 3.3KB
    │││├─02-07-2020.csv 3.3KB
    │││├─02-08-2020.csv 3.3KB
    │││├─02-09-2020.csv 3.3KB
    │││├─02-10-2020.csv 3.4KB
    │││├─02-11-2020.csv 3.4KB
    │││├─02-12-2020.csv 3.4KB
    │││├─02-13-2020.csv 3.5KB
    │││├─02-14-2020.csv 3.4KB
    │││├─02-15-2020.csv 3.4KB
    │││├─02-16-2020.csv 3.4KB
    │││├─02-17-2020.csv 3.5KB
    │││├─02-18-2020.csv 3.5KB
    │││├─02-19-2020.csv 3.5KB
    │││├─02-20-2020.csv 3.5KB
    05第五课/
    │├─5.1 日期型数据处理.mp4 69.5MB
    │├─5.2 字符串数据处理.mp4 67.1MB
    │├─5.3 高阶函数运用上.mp4 86.9MB
    │├─5.4 高阶函数运用下.mp4 80.1MB
    │├─5.5 简单函数数据变换.mp4 49.9MB
    │├─5.6 数据标准化.mp4 65.9MB
    │├─数据和代码
    │├─第五章作业.docx 12.5KB
    │├─第五课 数据转换.pdf 428.7KB
    │数据和代码/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─MotorcycleData.csv 1.3MB
    ││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
    ││├─城投承销总榜.xlsx 5.8MB
    ││├─客户流失数据字段.docx 1.1MB
    ││├─数据处理之数据转换.ipynb 18.4KB
    ││├─朝阳医院2018年销售数据.xlsx 256.6KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─数据处理之数据转换-checkpoint.ipynb 17.3KB
    │││├─数据清洗实战-checkpoint.ipynb 19.5KB
    06第六课/
    │├─6.1 数据基本运算.mp4 83.9MB
    │├─6.2 数据分组计算.mp4 86.6MB
    │├─6.3 聚合函数agg使用.mp4 48.1MB
    │├─6.4 apply函数使用.mp4 70.7MB
    │├─6.5 透视图和交叉表.mp4 75.6MB
    │├─作业
    │├─前三章作业答案
    │├─数据和代码
    │├─第六课 数据统计分析和计算.pdf 497.4KB
    │作业/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─data.xlsx 9KB
    ││├─results.xlsx 22.8KB
    ││├─第六章作业.docx 27.5KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─第六章作业-checkpoint.ipynb 4.3KB
    │前三章作业答案/
    ││├─作业说明.txt 50byte
    ││├─第一章答案.py 871byte
    ││├─第三章作业答案.py 1.3KB
    ││├─第二章.py 1.6KB
    │数据和代码/
    ││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
    ││├─contest_ext.csv 46.5MB
    ││├─客户流失数据字段.docx 1.1MB
    ││├─数据处理之统计分析与计算.html 312.2KB
    07第七课/
    │├─7.1 时间序列数据.mp4 75.6MB
    │├─7.2 数据抽样.mp4 56.7MB
    │├─7.3 移动窗口相关函数.mp4 87.3MB
    │├─7.4 数据形状重塑列转行.mp4 58.8MB
    │├─7.5 数据形状重塑行转列.mp4 44.1MB
    │├─作业
    │├─数据和代码
    │├─第七课 数据其他相关操作.pdf 507.4KB
    │作业/
    ││├─Industry_GDP.xlsx 10.5KB
    ││├─Prod_Trade.xlsx 558KB
    ││├─zhj_user_app_info.csv 31.1MB
    ││├─国民经济核算季度数据.xlsx 12.4KB
    ││├─第七章作业.docx 92.6KB
    │数据和代码/
    ││├─Master_Loan_Summary.csv 446.9MB
    ││├─hs_300.xlsx 76.1KB
    ││├─loan details.csv 30.3MB
    ││├─pew.csv 392byte
    ││├─sales_details.csv 57.4MB
    ││├─数据处理之数据其他操作.html 319.3KB
    08数据处理第八章/
    │├─第八章
    │├─第八章.rar 148.1MB
    │第八章/
    ││├─8.1 折线图.mp4 64.2MB
    ││├─8.2 为图表添加元素.mp4 61.1MB
    ││├─8.3 柱状图和直方图.mp4 47.3MB
    ││├─8.4 饼图和箱线图.mp4 80.6MB
    ││├─8.5 散点图.mp4 45.6MB
    ││├─作业
    ││├─数据和代码
    ││├─第八课 常用统计图形输出.pdf 882.5KB
    ││├─第四章到第六章作业答案
    ││作业/
    │││├─Titanic.csv 59.8KB
    │││├─air_data.csv 13.6MB
    │││├─第八章作业.docx 13.5KB
    ││数据和代码/
    │││├─.ipynb_checkpoints
    │││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
    │││├─常用统计图形输出.html 308.5KB
    │││├─绘图选项.docx 18.6KB
    │││.ipynb_checkpoints/
    ││││├─Matplotlib绘图-checkpoint.ipynb 25.5KB
    ││││├─常用统计图形输出-checkpoint.ipynb 12.6KB
    ││第四章到第六章作业答案/
    │││├─作业答案.py 2.1KB
    │││├─第五章作业答案.py 1.8KB
    │││├─第六章作业.html 281.7KB
    09第九课/
    │├─9.1 重复值处理.mp4 57.4MB
    │├─9.2 缺失值处理.mp4 67.1MB
    │├─9.3 异常值判断.mp4 61MB
    │├─9.4 异常值处理.mp4 41.6MB
    │├─9.5 数据分箱处理.mp4 68.5MB
    │├─9.6 数据分箱操作.mp4 67.1MB
    │├─作业
    │├─数据和代码
    │├─第九课 数据清洗.pdf 629.5KB
    │作业/
    ││├─Titanic.csv 59.8KB
    ││├─第九章作业.docx 12.4KB
    │数据和代码/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─air_data.csv 13.6MB
    ││├─customer.csv 16MB
    ││├─第九章 数据清洗.html 324.2KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─第九章 数据清洗-checkpoint.ipynb 18.8KB
    10第十章/
    │├─10.1 字段扩充上.mp4 76.9MB
    │├─10.1 字段扩充下.mp4 79.6MB
    │├─10.2 属性规约.mp4 41.6MB
    │├─10.3 数据量纲级处理.mp4 58.3MB
    │├─10.4 数据缺失填补上.mp4 74.2MB
    │├─10.4 数据缺失填补下.mp4 65.6MB
    │├─10.5 哑变量处理.mp4 74.6MB
    │├─作业和数据
    │├─数据和代码
    │├─第七章到第八章答案
    │├─第十课 特征工程之scikit-learn.pdf 652.9KB
    │├─第十课.rar 229.5MB
    │作业和数据/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─PPD_LogInfo_3_1_Training_Set.csv 17.2MB
    ││├─Titanic.csv 59.8KB
    ││├─air_data.csv 13.6MB
    ││├─loan details.csv 30.3MB
    ││├─第十章.docx 13.5KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─第十章作业-checkpoint.ipynb 8.9KB
    │数据和代码/
    ││├─.ipynb_checkpoints
    ││├─PPD_LogInfo_3_1_Training_Set.csv 18.1MB
    ││├─basic_info.csv 1.5MB
    ││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
    ││├─train.csv 37.1KB
    ││├─客户流失数据字段.docx 1.1MB
    ││├─第十章 特征工程之scikit-learn.html 331KB
    ││.ipynb_checkpoints/
    │││├─电商交易数据分析-checkpoint.ipynb 229.3KB
    │││├─第十章 特征工程之scikit-learn-checkpoint.ipynb 20.8KB
    │第七章到第八章答案/
    ││├─第七章作业答案.html 285KB
    ││├─第八章作业.html 294KB
    第一课/
    │├─1.1 数据类型.mp4 68.8MB
    │├─1.2 列表.mp4 52.9MB
    │├─1.3 字典.mp4 54.2MB
    │├─1.4 集合和条件语句.mp4 61MB
    │├─1.5 循环语句上.mp4 50.1MB
    │├─1.6 循环语句下.mp4 33.2MB
    │├─1.7 函数编写上.mp4 52.8MB
    │├─1.8 函数编写下.mp4 45.1MB
    │├─Python数据处理实战之第1课.html 346.2KB
    │├─Python数据处理实战之第1课.ipynb 26.5KB
    │├─数据处理实战第一课 Python基础.pdf 1.1MB
    │├─第一章作业.docx 13.4KB

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